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技能挑戰：初級
目前等級：未達初級
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履歷診療室-看過500份履歷後的Q&A整理與統整
0.照片:這是第一印象,非常重要,煩請使用專業形象照片,手機隨手拍,只是顯示你自己都很不尊重對方公司,或是你自己很不尊重自己的履歷,人資會這樣錄取你??攝影與修圖是門專業,專業有價,無論是自學或是付費交給專業,都很棒棒
1.104的制式履歷表,現在有#標籤,請盡量想自己的特質,專業,能力,個性,重大經歷等,貼給自己3-5標籤,讓人資好找到你
2.在履歷表的開頭,通常是用3-5句話介紹自己,而不是打一大串自我介紹,或是乾脆不寫
3.上班時段通常為日班/可配合輪班,但這還是看行業狀況.
4.希望職稱與職類可以自行調整,若真不知道該怎麼調整,調成一致,也沒有不OK
5.工作內容,可以參考104等網站對於上開之工作職能介紹,這個是表現你自身對於工作之掌握程度,也代表你對於該公司的徵人啟事是否有好好閱讀
6.多數行業的專長應該有包括 視窗,office等軟體使用 ,並應該要寫出中文打字字數/分 英文打字打字分數/分,更應該補上在職務上可能會用到的專業能力,如法學資料庫檢索(法源 植根 全國法規資料庫等)
7.語言能力的部分,有考英檢 閩南語檢定 越語檢定等等之類的,應呈現級別或分數,並填寫,且應該要掃描做成附件.
7在這份工作相關聯的專業證照或是曾接受的教育訓練證書,均應該掃描放置附件,若有適合的專案報告,書狀,結案報告等(請注意1.自己要是主筆,若是有其他人共同撰擬,最好跟人家說一下,另外要記得要刪去個人資料與營業秘密,並重新修改過)也應該要放置附件,增加錄取率.
6.自傳可以參考他人的履歷進行調整,有一些範本等級履歷表,真的做很好,值得推薦,但基本而言,請至少分成四段,其中兩段應該是學經歷中,能夠展現自身優點/專業/能力(例如危機處理 專案管理等),通常可以下四段的標題為,成長背景,學習經歷,工作經驗,結語(標題可以自己想想,怎麼樣最符合你的自傳)
7.你覺得沒有問題要再問專家了,就煩請說聲謝謝並按下結束健診,若行有餘力,可以到感謝寄那邊做感謝專家與心得分享
這篇主要是打給之後的朋友觀看,避免我常重複打許多相同的論述,我發現,其實多數人對填寫履歷都感受到厭煩,但坦白說,履歷就是你的大型名片,讓公司人資多了解你,才可能聘用,這是很現實的問題.
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資策會與高虹安事件-論員工忠實義務與內部創業問題-兼職
#資策會 #高虹安 #兼職 #忠實義務 #勞動法 #勞動基準法 #資訊來源均放置連結處 #本文僅就2022年10月25日資策會所發布之聲明與先前雙方於媒體曝光的內容分析 #針對內部創業的相關案例有檢索資料庫但目前沒看到有相關案例
#就事論事
本文就針對於高委員任職資策會期間之兼職,是否需要報備,未報備是否有涉及違法一事做分析
1. 針對於勞工於本職外之兼職一事,目前法院認知是較為寬認,例如,正常上班族,於下班時間去跑XXXEAT或熊貓,或開計程車,只要不涉及原本正職工作範圍,法院均是認同的,但就針對涉及正職工作範圍內之工作,就會比較謹慎,在許多判決內有提到,因為本職上較易親近之業務的兼職,容易會造成公司營業祕密外洩,監守自盜等等的情事,因此,未經由公司准許,是不能夠做正職工作範圍內的兼職.
2. 但高委員的案件,跟前項所述的狀況並不相同,就資策會的聲明而言,高委員的兼職在定義上是資策會為了鼓勵內部創業,而讓高委員共同參與科智企業的工作(知情且准許),還參加了創業星光計畫(目前為經濟部中小企業處舉辦),客觀而言,資策會當然可以說高委員未於就職期間寫個申請書,程序部分有瑕疵.
3. 但就勞動法而言,是否可以針對高委員的程序瑕疵而提出訴訟進而獲得勝訴判決?
就前開案例分析與檢索後,目前法院並沒有就內部創業而提出訴訟的案例(其實找之前就想過,台灣目前鼓勵內部創業的事例就很少,進訴訟當然會沒有..但若有大神有找到,請轉貼給我們,拜讀一下),而就法理而言,員工於就職期間(忠實義務)與離職後(競業禁止義務)就僅需要負擔兩種義務,而此兩種義務的規範均不相同,但資策會所控訴是在職期間,因此,就員工忠實義務做點解釋,依據勞動基準法第12條的規定,有6種法定事由，而勞工所為的行為符合前開之一，雇主得不預告，直接終止與該勞工締結的勞動契約(意思是可以解雇你,若有造成損害,還可以另外提出損害賠償告訴)。這為了要附加勞工應履行一定的忠實義務,但似乎資策會可以提出的損害(僅有發表在期刊的文章被引用於博士論文),但當時其本身勞資關係還係屬在資策會下,員工於在職期間自我發表論文,放置於自己的博士論文內(並且知情,有出部分的費用贊助自我提升),就事論事而言,若真的構成違反忠實義務,坦白說,我們可能要好好重新回學校讀書.
Ps:這真心比較偏向選舉語言,事實就是,高委員雖沒有於在職期間內申請兼職,但法院就告訴你,你自己訂的規矩,不一定合乎法令規定,就客觀而言,大家(包括資方)若都知道,明面上鼓勵,就不會構成違反員工忠實義務.
Ps:其實蠻想知道,資策會是否有跟北市勞動局申報勞資會議審議過上開規定,若沒有,是不是還蠻迴力鏢的,人生真的不太能硬弄別人
臺灣高等法院 99 年度勞上字第 15 號民事判決
裁判日期：
民國 99 年 06 月 15 日
裁判案由：給付資遣費
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探索性數據分析(EDA)是什麼？幫助產品經理深入分析，一篇文章看懂
探索性數據分析（EDA）是產品經理在進行深入分析或建模前，用來快速了解數據的一種方法。簡單來說，它幫助你了解數據的基本特徵、發現異常和缺失值等，以下將詳細介紹：
1. 了解數據的基本特徵：透過統計數據（如平均值、最大值、最小值）快速掌握數據的大概狀況。
2. 可視化數據：使用圖表（如直方圖、散點圖、箱形圖等）來查看數據的分佈、變量間的關係和潛在趨勢。
3. 發現異常和缺失值：檢查數據中是否有異常點或遺漏的數據，以確保數據的準確性。
4. 變量之間的關聯性：檢查數據中的不同變量是否相關，為後續的決策提供依據。
EDA 的目的是通過簡單的分析快速理解數據，為後續的深度分析和決策打好基礎。
要運用探索性數據分析（EDA）來幫助做出產品決策，以下是簡單的步驟指南：
1. 定義問題與目標
先明確你要解決的問題。例如，你可能想提升某個功能的用戶轉換率或找出導致用戶流失的原因。
2. 收集數據
從數據來源（如 Google Analytics、產品日誌、用戶反饋等）中收集與目標相關的數據，這可以包括用戶行為數據、產品使用數據、營銷數據等。
3. 進行基本數據檢查
- 數據總覽：查看數據有多少行、多少列，是否有缺失值。
- 統計摘要：快速檢查數據的平均值、最小值、最大值等，來了解數據的整體分佈。
4. 使用圖表進行可視化
利用簡單的圖表來快速了解數據：
- 直方圖：查看用戶行為的分佈（例如使用某個功能的頻率）。
- 散點圖：找出變量之間的關係（例如用戶使用時長與轉換率的關係）。
- 箱形圖：檢查是否有異常值，這些異常值可能會影響分析結果。
5. 檢查數據中的模式與趨勢
- 發現趨勢：例如，通過分析用戶的使用行為，發現某個功能在特定時間段更受歡迎。
- 群體分析：將用戶按不同特徵（如地區、設備、年齡）分群，看看各群體是否存在行為差異。
6. 處理異常值與缺失值
- 對於缺失數據，可以選擇補充或移除它們。
- 對於異常值，決定是否要排除，還是進一步分析其原因。
7. 根據發現制定行動計劃
根據 EDA 的結果，得出有價值的結論，然後制定具體的行動方案。例如，發現某些功能的使用頻率較低，可能需要優化或重新設計。
8. 持續監控與迭代
在產品上做出改變後，繼續收集數據，重複進行 EDA，以確認改進是否有效。
通過這些步驟，EDA 幫助你快速理解數據中的關鍵資訊，支持數據驅動的產品優化和決策。
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